与 Ollama 搭配使用
Ollama 适合拉取和运行模型，而 LLMFit 负责判断哪些 Ollama 模型对当前机器更现实。
对比
LLMFit 填补的是模型榜单和 Benchmark 之间缺失的一层。
很多本地 AI 用户会把四类东西混在一起比较：模型目录、Benchmark 榜单、 推理运行时，以及实际部署时的适配分析。LLMFit 处在第四类。
| 类型 | 它告诉你什么 | 它不会告诉你什么 |
|---|---|---|
| 模型目录 | 市场上有哪些模型以及它们的基本元数据 | 它们是否适合你的这台机器 |
| Benchmark 榜单 | 模型在某些评测任务上的相对成绩 | 它在你的本地硬件上是否可用、是否划算 |
| 运行时安装器 | 如何拉取和运行模型 | 一开始究竟该拉哪个模型家族 |
| LLMFit | 哪些模型、量化方式和运行模式符合你的硬件与运营目标 | 它不替代实际执行推理的运行时 |
与 llama.cpp 搭配使用
llama.cpp 提供强大的本地运行时，LLMFit 负责在配置之前先缩小合理的量化和模型规模范围。
与 MLX 搭配使用
MLX 是 Apple Silicon 上的重要路线，LLMFit 则帮助判断内存与吞吐目标下哪些 MLX 模型更合适。
与内部平台搭配使用
serve 模式可以直接给平台一个“这台机器该跑什么”的答案，而不是把规则硬编码在面板或调度器里。
LLMFit 不是什么
它不是训练框架，不是 Benchmark 发布平台，也不是推理运行时。它是模型选择与运行时执行之间缺失的适配分析层。
辅助决策